人工智慧的大腦～演算法（algorithm）
Topic
以圖形辨識為例～辨識
辨識「D」
與「C」
D C
定義黑為1，
白為0
圖形反覆 辨識紀錄
紀錄辨識 計算的
「值」
C
辨識與結果對應
計算「值」
與結果的 對應
「C」是
以圖形辨識為例～學習(權重調整)
權重初始值
（開始學習）
辨識「C」的 權重計算
利用學習權重 辨識「D」
辨識「D」的 權重調整
權重收斂 （確定）
辨識「C」的 學習邏輯：
1～7 → C
辨識「D」的 學習邏輯：
-1 → D
學習完成
以圖形辨識為例～辨識判斷
辨識圖片 → 內部運算計算得「-1」
→ 判斷顯示為「D」
辨識圖片 → 內部運算計算得
「1到7之間任㇐個值」
→ 判斷顯示為「C」
資料來源：AI Education - Machine Learning
https://www.facebook.com/Engineering/videos/10154673882797200/
資料來源：AI Education - Machine Learning
https://www.facebook.com/Engineering/videos/10154673882797200/
人工智慧在圖形辨識的應用
辨識、 學習
判斷
AI與人學習表現差異～東大機器人計畫
㇐個人工智慧的計畫，在東京大學入學考試測驗中名列前茅，成績排名占所有考生 的前百分之 20，即便它完全都不懂任何內容。儘管它短期內還是無法擠進東大的窄 門而金榜題名，但是東大機器人已經成功地敲響大眾對於未來人類教育的警鐘。
機器人是否能夠考上東京大學？
https://www.ted.com/talks/noriko_arai_can_a_robot_pass_a_university_entrance_exam?language=zh-tw
以機器人考試為例～如何準備〝功課〞
Mozart's last symphony shares its name with this planet.
先Google 搜尋，例如 在維基百科
找出符合關鍵字的字詞
莫扎特最後創作的交響曲與這個星球同名。
以機器人考試為例～如何準備〝功課〞
Jupiter (木星)
搜尋與「Mozart」、
「last」、
「symphony」關鍵 字的網頁
搜尋與「planet」
關鍵字的網頁
在具有重複％關鍵字的網 頁中對比而得最佳的字
→ 機器人就視為「解答」
機器人不是用
「閱讀」學習
以機器人考試為例～如何答歷史題？
“Charlemagne repelled the Magyars.”→ 對或錯？
（查理曼大帝擊退了馬扎爾人） 答題前先轉化成
「趣味小問題」
關鍵字搜尋最佳化
比對查詢的資料
出現最多的「字詞」
機器人不是用
「閱讀」方式
學習與答題
以機器人考試為例～如何寫600字作文
閱讀作文題目後
機器人將教科書與維基百科 的句子併在㇐起，優化後形 成㇐篇文章，但完全不懂裡 面字裡行間的意涵。
作文成績：
比大部分孩子還好
以機器人考試為例～如何算數學？
機器人如何讀懂數學題目？
先教機器人2000個數學公式，
與8000個日文
閱讀題目，轉譯成機器人看 的懂與運算的「文字」
用程式語言「計算」
將計算結果轉換為 人看的「答案」
數學成績：
前1％群組高分
東大機器人的聯考成績
https://www.ted.com/talks/noriko_arai_can_a_robot_pass_a_university_entrance_exam?language=zh-tw
